含风电场电力系统的模糊鲁棒优化调度

随着电力系统中风电渗透率的不断提高,如何维护含风电场电力系统的安全稳定运行成为调度部门面临的新挑战。风电功率预测为调度部门提供决策依据,是解决风资源波动性和间歇性的首要方法,但当出现预测方法无法有效预测的风电功率爬坡事件时,依据功率预测值安排的调度方案可能不可行。为此,在传统模糊调度的基础上,提出含风电场电力系统模糊鲁棒调度方法。该方法采用六点模糊数考虑风电功率爬坡事件持续时间的不确定性,生成包含最坏场景的不确定集,并将其用来描述风电功率及安排调度。算例结果表明,考虑风电功率爬坡的模糊鲁棒调度可以有效解决传统调度方案中系统爬坡能力不足的问题。     

含风电的电力系统鲁棒优化调度

风力发电是目前较为成熟的一种可再生能源发电技术,其出力具有随机性和间歇性,电力部门很难对其进行准确的预测。风电的不确定性给电力系统的经济调度带来重大挑战,如何最大化利用风电资源以及减小风电波动对系统供电侧的影响,是经济调度常需要解决的问题。文中建立了含风电且以最低发电成本为目标的鲁棒优化调度模型,该模型考虑机组的自动发电控制(Automatic Generation Control,AGC)响应来应对不确定性出力波动,维持系统功率平衡。然后模拟实际场景,分析该鲁棒调度方法的安全性和经济性。     

含风电场的鲁棒动态经济调度

电力系统调度是在满足系统安全约束的前提下,通过优化发电机组出力,提高经济性。风电固有的不确定性在大量风电场的接入后对电力系统的稳定运行提出了新的难题。本文将鲁棒优化思想于含风电的不确定性电力系统调度问题,以不确定性集合处理风电出力的不确定性。同时目标函数中考虑由于阈点效应而产生的额外损耗。最后结合修改的IEEE-14节点算例证明所提算法有效应对风电不确定性对调度的影响。     

基于弱鲁棒优化的含风电电力系统调度方法

受风速的间歇性和波动性影响,风电功率具有明显的不确定性,这对电力系统的调度运行提出了新的挑战。鲁棒优化作为一种新的处理不确定性的方法,近年来在含风电电力系统调度中得到了有效应用,但大部分鲁棒调度模型主要从构造不确定集合的角度来考虑解的可行性和保守度,并未考虑目标函数的恶化问题,而在实际应用中调度决策人员往往既关注调度解的鲁棒性,同时又关注目标函数的恶化程度,即希望付出适当的代价换取一定程度上的可行性。为此该文提出了基于弱鲁棒优化框架的含风电电力系统的调度模型。该调度模型选取风电场的预测功率作为基准场景,并在此基准场景目标函数恶化容忍度的基础上建立了弱鲁棒优化调度模型。最后文中采用含两风电场的10机系统验证该弱鲁棒优化调度模型的有效性。     

含风电场的电力系统多目标优化调度

针对火力发电对环境造成的严重污染问题,建立了含风电场的电力系统多目标优化调度模型。以火电机组燃料费用和污染气体排放量最低为目标,用虚拟解理论将多目标优化问题转化为单目标优化问题,以降低问题的复杂性;用动态搜索步长及动态搜索概率对布谷鸟算法改进,用改进后的算法求解所建立调度模型。仿真结果表明,改进算法在符合有功平衡约束、机组出力约束及机组爬坡约束等同样的前提条件下,具有节约发电成本,减少污染物排放,加快系统运行速度的优点。     

含风电电力系统的多场景鲁棒调度方法

提出风电多场景的鲁棒备用调度模式和鲁棒经济调度模式,并建立一种综合体现两种调度模式的鲁棒调度方法,旨在降低风电出力不确定性对电力系统安全经济运行的影响。该方法描述了常规机组的鲁棒运行轨迹以适应所有的风电场景,并保证系统在不同场景下运行的安全性,同时引入最小最大化的鲁棒优化思想,建立常规水、火机组出力与备用协调的两阶段优化模型。针对多场景模型的复杂性,采用极端场景法对模型的约束条件进行合理削减,并基于Benders分解思想构建算法的整体框架和流程。最后基于改进的IEEE 24节点系统分析了所建模型的鲁棒性、经济性和安全性,验证了所提出方法的正确性与有效性。     

考虑风电不确定性的电力系统鲁棒优化调度

为更好地提高电力系统供电可靠性,采用基于风电出力预测区间的调度模式来考虑风电出力的不确定性,并建立鲁棒优化调度模型。通过96时段10机算例仿真分析可知,该调度方案可实时应对风电出力波动。     

含风电电力系统鲁棒调度保守度的多目标优化方法

目前鲁棒调度广泛用于解决含风电的电力系统经济调度问题,鲁棒调度能保证风电在出力范围内的任意取值下均能满足约束条件,但存在着过于保守、对目标函数牺牲过大的风险。本文在传统电力系统鲁棒调度模型的基础上,定量分析了风电出力的不确定性对电网调度的影响,考虑煤耗成本、风险成本、越限功率作为优化目标,提出了一种以调度的保守度(采用风电出力的置信水平表示保守度)作为决策变量的多目标优化模型,最后通过构建双层优化算法进行求解。算例分析中比较了本文所提方法、传统备用法和传统鲁棒调度3种方法,发现所提方法通过优化保守度能协调鲁棒调度的经济性和鲁棒性两者的矛盾,虽然耗时最长,但能获得最优的综合满意度。     

基于区间规划的含风电场电力系统优化调度

针对现有风电功率建模方法存在的历史数据需求量大、模型复杂度高等问题,提出基于区间规划的含风电场电力系统优化调度模型。该模型引入环境污染惩罚成本,用基于预测误差的区间数表示风电功率和系统负荷,并将区间可能度约束作为新的约束条件;模型求解采用机组启停计划和负荷最优分配的双层优化策略,其中负荷分配层的优化采用改进的粒子群优化算法,该算法在引入混沌理论和逻辑自映射技术的基础上,构造了自适应变速因子增强算法的全局探测和局部搜索能力。最后,通过算例证明了模型和算法的准确性和有效性。     

含风电场的电力系统节能减排优化调度研究

针对含风电场的电力系统节能减排优化调度问题进行了深入研究,在发电调度中考虑发电厂节能和减排的双重目标,并采用节能优先策略处理二者的权重关系;在优化调度的目标函数中考虑风电可能带来的风险,并在约束条件中通过加入额外的旋转备用来平衡这种风险;提出正交遗传模拟退火算法用于求解优化调度问题,算法采用混合编码方式协调处理离散变量和连续变量,采用正交试验方法确定算法的参数以优化其性能。算例分析说明了研究工作的有效性。     

基于鲁棒优化的含风电场系统无功规划优化

在电网总网损费用和无功补偿设备费最小的同时在目标函数中加入电压越限惩罚费用,使系统保持理想的电压水平的同时达到无功的最优配置。考虑到接入风电后,风力发电机组出力的不确定性,将风电出力作为一个随机变量,引入鲁棒优化的盒式集合方法,建立了在一定约束条件下的含风电场系统无功规划优化模型。为了使模型易于求解,采用优化对偶理论对其进行简化,将约束条件中的不确定量转化为确定量的形式,并通过实例验证了所用模型和方法的可行性。     

基于鲁棒优化的含径流式小水电的电力系统安全经济调度

针对径流式小水电出力具有一定的随机波动性,其不确定性致使系统存在安全风险,运用鲁棒优化理论,考虑盒式不确定集合刻画出力的不确定性,在传统安全经济调度模型基础上,建立了一定安全约束下的鲁棒优化安全经济调度模型.为便于求解,采用对偶理论,将安全约束条件中不确定量转化为确定量,得到易求解的计算模型.IEEE-30节点系统仿真,得出了不同波动值下的安全经济调度值,说明了该方法的可行性.     

含风电场电力系统经济调度研究

建立了含风电的电力系统经济调度模型,说明了机组开停机U值的确定方法,以其加入爬坡约束条件前后,运用遗传算法对模型进行求解,模型的解表明机组开机单位时间内功率爬坡速率过快,不满足爬坡约束条件;加入爬坡约束后,模型的解满足了爬坡约束条件,这结果符合电网运行的规律。     

含风电场的电力系统协调优化调度的评价技术

针对风电并网后,如何选择发电调度模式建立了综合评价体系。该体系利用常规机组的单位发电成本、单位风电的环境效益、单位发电量的污染物排放量等指标,对调度计划的优劣进行量化评估;并采用蒙特卡罗法评估不同调度模式下,风电预测误差、负荷预测误差及机组强迫停运对系统可靠性的影响。算例采用含风电场的IEEE-RTS79系统,应用该评价体系,实现了对五种调度模式的评估。计算结果表明评价体系可行、有效,能为实际调度决策提供参考依据。     

考虑风电接入的电力系统鲁棒经济优化调度

鉴于风力发电具有很强的随机性和波动性,含风电调度系统中,应用传统预测区间来描述其不确定性的方法存在缺陷.针对该问题,通过引入弃风限制对风电场的风电出力预测区间进行优化,得到能够保证调度系统安全运行的风电安全出力区间;在此基础上,建立双层鲁棒区间优化调度模型,使得常规机组的运行成本和风电场的弃风成本最小,并分析了系统爬坡...     

含风电场的水火电力系统的多目标优化调度

随着风力发电的大规模并网运行,电力系统除了要安排火电厂和水电站的出力外,还要考虑风电场的出力情况。针对风能的间歇性、波动性和不可控等特点,引入旋转备用容量解决风力发电并网对电力系统经济调度和安全可靠运行带来的影响,建立含风电场水火电力系统优化调度模型,并运用改进粒子群算法对所建立的模型进行仿真计算和求解分析。仿真结果表明在风电出力全额上网的前提下,能够充分利用水资源,减少化石能源的使用,从而降低了火电厂污染物的排放,进而验证了调度模型的合理性和有效性。     

基于负载均衡的含风电场电力系统优化调度方法

随着风电并网容量的增加,大功率风电爬坡事件给电力系统调度带来了巨大的风险,研究相应的含风电场电力系统的调度策略十分必要。根据风电爬坡特性的特点,建立了风电爬坡事件模型,进而建立考虑风电爬坡约束的含风电场电力系统优化调度模型;借鉴负载均衡算法,提出了一种常规机组出力的重调度方法;并将其应用于风火系统调度,制定联合调度策略;通过对发生不同剧烈程度风电爬坡事件的计算,验证模型和调度策略的有效性。结果表明,通过负载均衡算法的应用,常规机组能有效平衡风电爬坡事件发生引起的风电功率缺额,保证系统爬坡容量的实际需求。     

含风电场的电力系统环保经济调度

随着人们的环保意识逐渐提高,电力行业中的环保问题日益受到人们的重视。基于此,将电力生产过程中环境污染问题量化为环境成本计入经济调度的总成本中,同时针对风能的间歇性、不确定性给电力系统带来的影响,引入了低估和高估风电出力的成本,建立了含风电场的电力系统环保经济调度模型。以某地区24h负荷数据为参考,通过多种群遗传算法分析了计入环境成本的调度模型对电力系统购电成本、火电排污量的影响,仿真结果验证了模型的可行性以及有效性。     

含电动汽车的虚拟电厂鲁棒随机优化调度

随着电动汽车和分布式电源接入电网的比例不断提升,虚拟电厂为有效解决电动汽车、分布式电源并网提供了新思路。由于可调度充放电的电动汽车数量和分布式电源出力存在明显的不确定性,因此虚拟电厂优化调度时必须考虑这些不确定性。在此背景下,采用场景模拟技术处理风电出力的不确定性,形成经典场景。针对可调度电动汽车数量的随机性与不确定性,利用鲁棒优化方法建立了原模型的对偶模型,构建含电动汽车的虚拟电厂鲁棒随机优化调度模型。算例分析证明了所提模型具有实用性和有效性,在优化调度模型中考虑不确定性的影响,可减小实际日运行成本,提高优化策略的鲁棒性。结果表明鲁棒系数和置信水平影响了日运行成本,通过合理制定燃气轮机等常规机组的发电计划可以减小日运行成本。     

基于零和博弈的电力系统鲁棒优化调度研究

随着多种分布式能源的规模化接入,其固有的随机特性及多方利益冲突问题给电力系统调度决策带来了新的挑战.为此,深度融合鲁棒优化与零和博弈机制,分别将大自然与电力调度人员作为博弈参与方,提出了一种考虑调度人员与大自然博弈的电力系统鲁棒调度协同规划方法.其中,针对电动汽车移动与储能属性耦合的不确定性,将其交通行为进行集群化处理...